論文の概要: Authentic Emotion Mapping: Benchmarking Facial Expressions in Real News

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13493v1
• Date: Sun, 21 Apr 2024 00:14:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 18:40:56.638453
• Title: Authentic Emotion Mapping: Benchmarking Facial Expressions in Real News
• Title（参考訳）: 認証感情マッピング:実ニュースにおける表情のベンチマーク
• Authors: Qixuan Zhang, Zhifeng Wang, Yang Liu, Zhenyue Qin, Kaihao Zhang, Sabrina Caldwell, Tom Gedeon,
• Abstract要約: 本稿では,現実的なニュースビデオから抽出した顔のランドマークを用いた感情認識のための新しいベンチマークを提案する。 従来のRGB画像に依存した手法は資源集約的な手法であるのに対し、FLER(Facial Landmark Emotion Recognition)によるアプローチはシンプルで効果的な代替手段である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.707761612280304
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a novel benchmark for Emotion Recognition using facial landmarks extracted from realistic news videos. Traditional methods relying on RGB images are resource-intensive, whereas our approach with Facial Landmark Emotion Recognition (FLER) offers a simplified yet effective alternative. By leveraging Graph Neural Networks (GNNs) to analyze the geometric and spatial relationships of facial landmarks, our method enhances the understanding and accuracy of emotion recognition. We discuss the advancements and challenges in deep learning techniques for emotion recognition, particularly focusing on Graph Neural Networks (GNNs) and Transformers. Our experimental results demonstrate the viability and potential of our dataset as a benchmark, setting a new direction for future research in emotion recognition technologies. The codes and models are at: https://github.com/wangzhifengharrison/benchmark_real_news
• Abstract（参考訳）: 本稿では,現実的なニュースビデオから抽出した顔のランドマークを用いた感情認識のための新しいベンチマークを提案する。 従来のRGB画像に依存した手法は資源集約的な手法であるのに対し、FLER(Facial Landmark Emotion Recognition)によるアプローチはシンプルで効果的な代替手段である。 グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて顔のランドマークの幾何学的・空間的関係を解析することにより,感情認識の理解と精度を高める。 本稿では、感情認識のためのディープラーニング技術の進歩と課題について論じ、特にグラフニューラルネットワーク(GNN)とトランスフォーマーに注目した。 実験の結果、我々のデータセットの可能性をベンチマークとして示し、今後の感情認識技術研究の方向性を定めている。 コードとモデルは以下のとおりである。

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